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データビジュアライゼーション（EDA）シリーズのご紹介。
- 棒グラフ： データを通して量的な大きさや違いについて分析。
- 時系列分析： 時間の経過に伴う指標の変化を理解する。
- 分布： 個々のレコードの可視化を通して不確実性について理解。
データの可視化とは？
データ・ビジュアライゼーションとは、簡単に言えば、点、線、形（面）を使って数値を表現し、大きさ、位置、色で表現することです。データ・ビジュアライゼーションの基本的な価値は、生のデータや数値よりも視覚的な信号の方が理解しやすく、記憶しやすく、意思決定の根拠になりやすいという事実に由来しています。
人間の脳は、視覚情報を効率的に解釈するように進化してきたため、約9Mb/秒で視覚情報を処理すると言われています。一方、Excelのシートを見ると、ストレスホルモンであるコルチゾールが分泌されると言われています。
コミュニケーション手段としての可視化
データ・ビジュアライゼーションは、意味を伝えるためのツールであり、媒介手段です。データの意味を伝える媒介手段として機能するために、データビジュアライゼーションは以下の問いに答える必要があります：
- どんなデータをお持ちですか？
- データから何を知りたいのか？
- 自分が知りたいことに対して、どのような可視化方法が効果的なのか？
- 選択した可視化方法は適切で効果的か？
現実の抽象化としての可視化
データの可視化は、現実の抽象化と見なすことができます。データ収集は現実世界をサンプルとし、データ可視化はデータポイントとして表現された現実世界のサンプルを視覚的要素を用いて抽象化するようなものです。
抽象化の過程で、情報はどうしても削除されたり圧縮されたりする。可視化で使われる視覚的な手がかりをユーザーが解釈できなければ、どんなに美しく表現されていても、それは失敗したデータ可視化です。
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下の図は、ネイサン・ヤウの「Data Points： Visualization that means something」から引用したもので、座標空間や地図上で「視覚的手がかり」を表現するさまざまな方法を示しています。
ナラティブ：ストーリーテリングと可視化
可視化はしばしばストーリーテリングの新しい形として引き合いに出されます。ここでいう「ストーリー」とは、伝統的な物語よりも統計的な物語に近いものです。データストーリーテリングは、逸話的なストーリーテリングのエピソード的で偶発的な性質を克服して、データを通じて発見されたパターンを語ることで、五輪的なストーリーテリングと比較してより重要な意味を持つことができます(注：「逸話的」は「根拠のない」という意味もあります)。 つまり、データによって帰納的なストーリーテリングが可能になり、一貫したパターンを示し、結論に導くことができるのです。
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